Hive数据仓库实践 视频教程

莫莫莫

课程介绍：本课程将从Hive的基本概念入手，深入解析Hive的使用方式、HQL语法以及常用的仓库模式设计和Hive优化方法，并对未来Hive的发展和高级特性做一些简单介绍，并通过最后的案例实践巩固学习内容。通过本课程的学习，将能够胜任大多数互联网场景下的大数据分析和数据开发任务。

适用人群：面向数据分析和数据开发，希望从事和进一步了解互联网数据仓库以及数据分析的学员。课程目录：

第一课 Hadoop与MapReduce

• 1) Hive在Hadoop Ecosystem中的地位
  
• 2) Hive的版本演进与目前现状
  
• 3) 课程实践环境说明4) 实操: Hive/Hadoop预备环境安装
  ' h: h) Y% p' h  K9 O

第二课 Hive的基本概念与QuickStart

1 R2 q& q* S+ R/ A2 ]8 O$ v
• 1) Hive的安装部署
  2 L: |, a3 P. w; I/ o
• 2) Hive的基本架构
  : x( c1 H7 N8 w) o4 r
• 3) 启动Hive
  
• 4) Hive命令行
  
• 5) HiveServer与JDBC/ODBC6) 实操: Hive命令行和ThriftServer基本使用
  * N1 I- ?$ \/ t/ L2 U2 a% x$ j1 W

第三课 数据类型与文件格式
1 z* `: J- c. `2 y2 _5 w

3 A/ z- J: A$ |- N$ r/ ]5 I6 S4 O
• 1) Hive支持的基本数据类型
  
• 2) Hive支持的集合数据类型3) Hive支持的文件格式与优劣对比
  

第四课 HiveQL：数据定义
6 V9 P% z; U) U2 D; P

, i# X0 M7 [* [. x7 w8 }, N; X
• 1) Hive数据模型
  
• 2) Database
  & m' g6 C, r4 ~" A3 J# [
• 3) Table
  
• 4) Partition
  
• 5) 自定义存储格式
  
• 6) 自定义表属性
  0 d: X( ]' h, h6 i/ U+ e- l
• 7) 常用创建/删除/修改表语法8) 实操: HQL 创建/删除/修改操作练习
  

第五课 HiveQL：数据操作

' d3 l8 \" Z. i, {4 B# [& K
• 1) 加载数据（LoadData）
  
• 2) 从查询计算结果加载数据(Insert Table Select)
  
• 3) 动态分区(DynamicPartitioning)
  
• 4) CTAS（CreateTableAsSelect）
  
• 5) 导出数据6) 实操: 练习以上数据加载计算和导出操作
  

第六课 HiveQL：数据查询

• 1) 从最简单的开始
  
• 2) Select … From
  7 ?( p$ _0 u7 o. i( o8 T& Q, i& T
• 3) Where条件
  
• 4) Group By条件
  
• 5) Join
  ; }5 I+ U/ p" |3 T: }
• 6) 排序（OrderBy/SortBy）
  # n$ k; ?: p5 F6 W5 E$ Z! {
• 7) ClusterBy/DistributeBy
  
• 8) 抽样（Sampling）
  
• 9) Union10) 实操: 练习以上各种查询语法
  6 r2 {, U4 g5 o% B7 ~

第七课 Hive函数与自定义函数

' O3 p) g# Z: H; r+ f& d3 ]
• 1) 查看与调用函数
  
• 2) 常用标准函数（UDF）
  $ ?5 \, [5 m& Q' b$ ~2 }1 M
• 3) UDAF
  & O+ m# j( i4 i
• 4) UDTF
  4 R, {& w; v0 h' Q. D; B/ J
• 5) UDF/UDAF/UDTF开发6) 实操: 练习并完成UDF Java开发的作业
  

第八课 Hive常用模式设计

• 1) 按天做Partition
  " y0 I5 t6 t( D7 n& R; D# w
• 2) 分桶（Bucket）
  ; Y- m, P) N& k5 b1 J
• 3) 压缩
  
• 4) 表Schema变更5) 实操: 练习以上几种仓库设计模式
  

第九课 Hive调优

' i4 M: g* B# A) J
• 1) Hive参数说明
  ) {$ o) f. w# ^* {
• 2) Explain查看执行计划
  + f' V' p/ g# t5 B; J1 q+ E
• 3) 控制Map/Reduce数
  
• 4) 并行执行
  3 _0 y; {3 ]# g- V: c
• 5) 推测执行
  
• 6) Join优化
  ( k8 d1 ^! g$ _4 I  c9 I7 x
• 7) 数据倾斜问题
  2 o0 v. V/ w) Y4 ?( [0 W, |9 G
• 8) 动态分区优化9) 实操: 练习并理解不同优化参数下的执行逻辑
  

第十课 Hive新特性与其他
  i7 h$ M# l# A" z1 C

; Z! X$ K" f9 E" J
• 1) Hive on Tez
  % V2 S, q. \- [* ~$ a7 h8 d
• 2) Hive on Spark
  + n+ T8 h$ i. q+ z8 G/ U! A
• 3) Hive与HBase集成4) HCatalog
  

第十一课 案例
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& e3 l, a- i6 h- {0 S! F; C* @
• 1) 广告用户行为分析场景预备
  
• 2) 构建Hive表与数据处理
  
• 3) 常用分析案例4) 实操: 完成以上案例作业
  

7 O# \8 D, R% V8 R3 k, ]

3 Q9 x; D8 t& P6 b: ^# v4 D
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